Sign in Subscribe
Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
Model Cost vs AI Cost: เงินที่เสียไปกับ AI จริง ๆ คืออะไร?

Model Cost vs AI Cost: เงินที่เสียไปกับ AI จริง ๆ คืออะไร?

AI คิดเงินหลัก ๆ จาก จำนวน Token ที่ใช้ Token = หน่วยของข้อความ สิ่งที่ส่งให้ AI = Input Token สิ่งที่ AI ตอบกลับ = Output Token ค่าใช้จ่ายโดยทั่วไป คือ Model Cost = Input Token × ราคา Input + Output Token × ราคา Output ตัวอย่าง * ส่
Narut Soontranon
Modern AI Stack: AI ไม่ได้มีแค่ LLM

Modern AI Stack: AI ไม่ได้มีแค่ LLM

ในการสร้าง AI Application ไม่ได้จบที่การเลือก LLM Modern AI Stack ประกอบไปด้วย 1. Infrastructure GPU, Cloud, Storage, Model Serving ทำให้ AI รันได้ 2. Model LLM, SLM, Multimodal Model, Embedding เป็น “สมอง” ของระบบ 3. Knowledge & Data Data, Vector DB, RAG, Knowledge Base ใส่ข้อมู
Narut Soontranon
Harness Engineering: AI เก่งอย่างเดียวไม่พอ

Harness Engineering: AI เก่งอย่างเดียวไม่พอ

ก่อนหน้านี้เราสนใจว่า จะทำให้ AI ตอบเก่งขึ้นได้อย่างไร Prompt ดีขึ้น, Model ดีขึ้น, RAG ดีขึ้น แต่เมื่อ AI เริ่มถูกเอาไปทำงานจริง เกิดคำถามที่ว่า หาก AI ทำผิด จะจัดการอย่างไร? Harness Engineering คือ การสร้างระบบรอบ ๆ
Narut Soontranon
AI Jobs: โลก AI ไม่ได้มีแค่ Data Scientist

AI Jobs: โลก AI ไม่ได้มีแค่ Data Scientist

เมื่อ AI และ GenAI ถูกนำไปใช้จริงมากขึ้น ตำแหน่งงานด้าน AI ก็เริ่มหลากหลายขึ้น ไม่ใช่ทุกคนต้องสร้าง Model และไม่ใช่ทุกคนต้องเป็น Data Scientist มีตำแหน่งสำคัญๆ คือ 1. Data Scientist วิเคราะห์ข้อมูล สร้าง Model
Narut Soontranon
Human-in-the-Loop: ทำไม AI บางงานยังต้องมีคนกด Approve

Human-in-the-Loop: ทำไม AI บางงานยังต้องมีคนกด Approve

เราอาจอยากให้ AI ทำงานเองให้ได้มากที่สุด แต่ในความเป็นจริง บางงานไม่ควรปล่อยให้ AI ตัดสินใจเอง 100% ยกตัวอย่าง AI ที่ช่วยอนุมัติสินเชื่อ คืนเงินลูกค้า หรือส่งเอกสารสำคัญออก AI อาจวิเคราะห์ข้อมูลและเสนอคำตอบได้ แต่ก่อนที่จะเกิ
Narut Soontranon
AI State: Agent จำอะไรไว้ระหว่างการทำงาน?

AI State: Agent จำอะไรไว้ระหว่างการทำงาน?

ในความหมายว่า AI Agent “จำได้” จริง ๆ แล้ว Model ไม่ได้จำทุกอย่างไว้ในตัวเอง สิ่งที่ทำให้ Agent ทำงานต่อเนื่องได้คือ State หรือ ข้อมูลที่ระบบเก็บไว้ระหว่างการทำงาน 1) Stateless — ไม่จำ แต่ละ Request แยกออกจากกัน User → Request → Agent → Response
Narut Soontranon
AI Guardrails: เมื่อ Prompt ไม่พอที่จะควบคุม AI

AI Guardrails: เมื่อ Prompt ไม่พอที่จะควบคุม AI

ถ้าอยากให้ AI ทำงานถูกต้อง ก็แค่เขียน Prompt ให้ดีขึ้น? แต่ในระบบ Production จริง ๆ Prompt อย่างเดียวอาจไม่พอ เพราะ LLM เป็นระบบที่มีความไม่แน่นอน และสามารถสร้าง Output ที่คาดไม่ถึงได้ แม้จะกำหนดคำสั่งไว้อย่างละเอียด เป็นเหตุผลที
Narut Soontranon